KESTİRİMCİ BAKIM

 Eğitimin Amacı

Bu eğitimin amacı, işletmelerde kestirimci bakım (predictive maintenance) yaklaşımını tanıtmak, katılımcıların modern bakım stratejilerini uygulayabilmesi için gerekli bilgi, beceri ve araçları kazandırmaktır. Eğitim, sensör teknolojileri, veri toplama ve analizi, yapay zekâ ve makine öğrenmesi uygulamaları ile bakım süreçlerinin daha verimli, güvenli ve maliyet etkin hale getirilmesini hedefler.

Katılımcılar; arıza gerçekleşmeden ekipman durumunu öngörebilmeyi, duruş sürelerini en aza indirmeyi, bakım maliyetlerini optimize etmeyi ve varlık ömrünü uzatmayı öğreneceklerdir. Ayrıca kestirimci bakımın dijital dönüşüm, Endüstri 4.0 ve sürdürülebilirlik bağlamındaki stratejik önemini kavrayacaklardır.

Bu programın sonunda katılımcılar:

• Kestirimci bakımın temel kavramlarını, geleneksel bakım türlerinden farklarını ve işletmelere sağladığı stratejik avantajları açıklayabilir.
• Kritik varlıkları belirleyerek hangi ekipmanlarda kestirimci bakım uygulanacağına karar verebilir.
• Sensör teknolojileri ve veri toplama yöntemlerini tanıyıp, doğru veriyle analiz süreçlerini başlatabilir.
• Titreşim, termografi, yağ analizi gibi durum izleme (condition monitoring) tekniklerini kullanarak ekipman sağlığını değerlendirebilir.
• Makine öğrenmesi ve yapay zekâ yöntemlerini bakım süreçlerine nasıl entegre edileceğini kavrayabilir.
• Kestirimci bakım sonuçlarını CMMS/ERP sistemlerine entegre ederek bakım planlamasını otomatikleştirebilir.
• Bakım performansını KPI’lar aracılığıyla ölçerek sürekli iyileştirme döngüsünü yönetebilir.
• İşletmede duruş sürelerini ve bakım maliyetlerini azaltmaya yönelik somut uygulama planları geliştirebilir.

​

 Eğitim İçeriği

Kestirimci Bakımın Temel İlkeleri

• Kestirimci bakımın tanımı ve önemi
• Reaktif, önleyici ve kestirimci bakım stratejilerinin karşılaştırılması
• Kestirimci bakımın tarihsel gelişimi ve endüstriyel uygulamaları
• Kestirimci bakımın üretim verimliliğine etkisi
• Kestirimci bakım için gerekli altyapı ve kaynak planlaması
• Kestirimci bakımın ROI (Yatırım Getirisi) analizi

​

Veri Toplama ve Sensör Teknolojileri

• Veri toplama yöntemleri ve sensör seçimi kriterleri
• Titreşim, sıcaklık, akış, basınç sensörleri ve uygulama alanları
• Veri toplama cihazları ve özellikleri (portable, online sistemler)
• Veri kalitesi yönetimi ve gürültü filtreme teknikleri
• Örnekleme frekansı ve veri çözünürlüğü optimizasyonu
• Kablosuz sensör ağları ve IoT uygulamaları

​

Titreşim Analizi ve Uygulamaları

• Titreşim teorisi ve temel kavramlar (frekans, genlik, faz)
• Titreşim ölçüm parametreleri (hız, ivme, yer değiştirme)
• Makine hatalarının titreşim karakteristikleri (balanssızlık, kaplin, rulman)
• Titreşim spektrum analizi ve trend izleme
• Titreşim ölçümü için ISO standartları ve sınır değerler
• Titreşim analiz yazılımları ve raporlama

​

Termografik Analiz ve Uygulamaları

• Kızılötesi termografi prensipleri ve kamera teknolojileri
• Elektriksel sistemlerde termografik inceleme (pano, trafo, kablo)
• Mekanik sistemlerde sıcaklık analizi (rulman, kaplin, dişli)
• Isı transferi prensipleri ve emisivite ayarları
• Termografik ölçüm hataları ve düzeltme yöntemleri
• Termal görüntüleme raporlama ve veri yönetimi

​

Yağ Analizi ve Tribolojik İncelemeler

• Yağ numunesi alma teknikleri ve protokolleri
• Yağ analiz yöntemleri (viskozite, TBN, TAN, partikül sayımı)
• Aşınma metalleri analizi ve kaynağı tespiti
• Tribolojik sistemler ve aşınma mekanizmaları
• Yağ ömrü tahmini ve optimal değişim periyodu belirleme
• Yağ analiz laboratuvarı seçimi ve sonuç yorumlama

​

Akustik ve Ultrasonik Analiz Yöntemleri

• Akustik emisyon teknolojisi ve uygulama alanları
• Ultrasonik kaçak ve boşluk tespiti
• Basınçlı kapların ultrasonik kalınlık ölçümü
• Akustik görüntüleme ve ses haritalama
• Parçacık analizi ve akustik sensör uygulamaları
• Akustik veri işleme ve sinyal analizi

​

Kestirimci Bakım Yönetim Sistemi

• Kestirimci bakım programı tasarımı ve uygulama adımları
• Kritik ekipman analizi ve önceliklendirme
• Bakım takvimi ve izleme periyotlarının belirlenmesi
• Veri yönetimi ve entegre bakım yazılımları (CMMS)
• Bakım ekibi organizasyonu ve yetkinlik geliştirme
• Performans ölçümü ve sürekli iyileştirme süreçleri

​

Makine Öğrenmesi ve Yapay Zeka Uygulamaları

• Anomali tespiti algoritmaları ve uygulamaları
• Arıza tahmin modelleri ve ömür tahmini
• Büyük veri analitiği ve pattern recognition
• Digital twin (dijital ikiz) teknolojisi ve simülasyon
• Prescriptive bakım ve otomatik karar destek sistemleri
• IoT platformları ve bulut tabanlı analiz sistemleri

​

 Kimler Katılmalı

• Bakım Mühendisleri ve Teknik Uzmanlar: Ekipmanların bakım stratejilerinden sorumlu olan ve kestirimci bakım uygulamalarını sahada yönetecek kişiler.
• Üretim ve Operasyon Yöneticileri: Üretim sürekliliğini sağlamak, duruş sürelerini azaltmak ve maliyetleri optimize etmek isteyen yöneticiler.
• Endüstri 4.0 / Dijital Dönüşüm Proje Ekipleri: Akıllı fabrika, IoT ve veri analitiği projelerinde görev alan profesyoneller.
• Kalite ve Güvenilirlik Uzmanları: Ürün kalitesi ve süreç güvenilirliğini artırmak isteyen teknik personel.
• Enerji ve Tesis Yöneticileri: Tesis altyapısının kesintisiz ve verimli çalışmasını sağlamakla yükümlü yöneticiler.
• Veri Analitiği ve Yapay Zekâ Uzmanları: Endüstriyel verilerden kestirimci modeller geliştirmek isteyen veri bilimciler ve mühendisler.

​

 Eğitim Yöntemi

Program genelinde, anlatım, örnek olaylar, video gösterimi, tartışma ve reel sektöre yönelik vaka çalışmaları araçlarından yararlanılacaktır. Eğitim sunumları, vaka çalışmaları ve diğer dokümanlar katılımcılara dijital ortamda pdf dosyaları biçiminde verilecektir.

Süre

14 saat /  (2 tam gün)

KURUM İÇİ EĞİTİM TALEPLERİNİZ İÇİN BİZE ULAŞINIZ

 info@integralakademi.com

 0 (216) 675 61 50